Datensatz #826674 - RWTH Publications

DFG project G:(GEPRIS)24613455

GSC 111: Aachener Graduiertenschule für computergestützte Natur- und Ingenieurwissenschaften

Coordinator	Professor Marek Behr, Ph.D.
Grant period	2006 - 2019
Funding body	Deutsche Forschungsgemeinschaft
	DFG
Identifier	G:(GEPRIS)24613455

Note: Die Graduiertenschule "Aachen Institute for Advanced Study in Computational Engineering Science" (AICES) zielt auf die Lösung einiger Probleme bei der Doktorandenausbildung in Deutschland ab: die lange Promotionsdauer, die unzureichende internationale Einbindung und die vergleichsweise geringe wissenschaftliche Betreuung. In AICES wird jeder Doktorand durch einen Nachwuchswissenschaftler und einen Professor betreut. Durch einen kompetitiven Stipendienvergabeprozess werden die AICES-Dozenten motiviert, (1) interdisziplinäre Betreuungsteams zu bilden und (2) die Doktorandenprojekte sorgfältig vorzubereiten. Die Doktorandenbetreuung wird durch die Einbeziehung der Nachwuchswissenschaftler intensiviert, denen die Professoren hierbei beratend zur Seite stehen. AICES wird daher eine positive Wirkung auf die verschiedenen Stufen der wissenschaftlichen Ausbildung haben. Ein Promotionsablaufplan wird eingeführt, um die Doktorenausbildung zu straffen. Zusätzlich bietet AICES einen verkürzten Promotionsablauf für B.S.-Absolventen an. Die Graduiertenschule wird durch die existierenden Aktivitäten im Bereich Computational Engineering Science (CES) unterstützt. Diese beinhalten das etablierte CES-Studium und das Center for Computational Engineering Science (CCES). AICES bündelt die Expertise einer interdisziplinären Gruppe von RWTH-Instituten, die bereits ausgiebig im Bereich der Forschung und Lehre zusammenarbeitet. Der wissenschaftliche Schwerpunkt liegt auf der Analyse und Synthese technischer Systeme, die meist ein Mehrskalen-Problem darstellen und einem breiten Anwendungsfeld entstammen: der Werkstoffwissenschaft, Verfahrenstechnik, Verkehrswesen, Elektrotechnik, Biomedizintechnik und Geowissenschaft. Die Lösung der zugrunde liegenden allgemeinen inversen Probleme erfordert den Einsatz innovativer rechnergestützter Methoden, welche die Modellentwicklung und -identifikation, die Modellinteraktion auf verschiedenen Skalen sowie den optimalen Entwurf, Regelung und Betrieb komplexer technischer Systeme umfassen. Zur Ergänzung der theoretischen Projekte werden finanzielle Mittel zur Initiierung experimenteller Projekte bereitgestellt, die in Zusammenarbeit mit Partnern innerhalb der Hochschule durchgeführt werden. Zudem ergänzt AICES die aktuellen universitätsweiten Verbesserungen der Promotionsbedingungen, die das Centre for Doctoral Studies (CFDS) einschließen, welches den Studenten ein Soft-Skill-Training und viele zusätzliche Dienstleistungen anbietet, sowie die institutionellen Maßnahmen zur Gleichstellung der Geschlechter.

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Journal Article Aretz, N. ; Chen, P. ; Degen, D. M.RWTH* ; Veroy-Grepl, K. (Corresponding author)
A greedy sensor selection algorithm for hyperparameterized linear Bayesian inverse problems with correlated noise models
Journal of computational physics 498, 112599 (2024) [10.1016/j.jcp.2023.112599]2024 OpenAccess Files BibTeX | EndNote: XML, Text | RIS

Dissertation / PhD Thesis Aretz, N.RWTH* ; Reusken, A. (Thesis advisor)RWTH* ; Veroy-Grepl, K. (Thesis advisor)RWTH* ; Ghattas, O. (Thesis advisor)
Data assimilation and sensor selection for configurable forward models : challenges and opportunities for model order reduction methods
Aachen : RWTH Aachen University 1 Online-Ressource : Illustrationen, Diagramme (2022) [10.18154/RWTH-2022-10895]2022 = Dissertation, RWTH Aachen University, 2022 OpenAccess Files BibTeX | EndNote: XML, Text | RIS

Journal Article Degen, D. M. (Corresponding author)RWTH* ; Veroy-Grepl, K.RWTH* ; Wellmann, J. F.RWTH*
Uncertainty quantification for basin-scale geothermal conduction models
Scientific reports 12(1), 4246 (2022) [10.1038/s41598-022-08017-2]2022 OpenAccess Files BibTeX | EndNote: XML, Text | RIS

Journal Article Degen, D. M. (Corresponding author)RWTH* ; Veroy-Grepl, K.RWTH* ; Scheck-Wenderoth, M.RWTH* ; Wellmann, J. F.RWTH*
Crustal-scale thermal models: revisiting the influence of deep boundary conditions
Environmental earth sciences 81(3), 88 (2022) [10.1007/s12665-022-10202-5]2022 OpenAccess Files BibTeX | EndNote: XML, Text | RIS

Dissertation / PhD Thesis Winkelmann, J.RWTH* ; Bientinesi, P. (Thesis advisor) ; Naumann, U. (Thesis advisor)RWTH* ; Lang, B. (Thesis advisor)
Computational challenges in materials science
Aachen : RWTH Aachen University 1 Online-Ressource : Illustrationen (2020) [10.18154/RWTH-2021-07540]2020 = Dissertation, RWTH Aachen University, 2020 OpenAccess Files BibTeX | EndNote: XML, Text | RIS

Dissertation / PhD Thesis Rangarajan, A. M.RWTH* ; May, G. (Thesis advisor)RWTH* ; Behr, M. (Thesis advisor)RWTH*
Metric based $hp-$adaptation using a continuous mesh model for higher order schemes
Aachen : RWTH Aachen University 1 Online-Ressource : Illustrationen, Diagramme (2021) [10.18154/RWTH-2021-03746]2021 = Dissertation, Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen, 2021 OpenAccess Files BibTeX | EndNote: XML, Text | RIS